Hospitalization Outcomes in Pneumocystis Pneumonia Inpatient Population: A Comparison between HIV and Non-HIV Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the difference in hospitalization outcomes, including morbidity and mortality among patients admitted for Pneumocystis pneumonia (PCP) with human immunodeficiency virus (HIV) and non-HIV condition. Methods A case-control study was done using the Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP) Nationwide Inpatient Sample (NIS) data. We identified PCP and HIV as the primary and secondary diagnosis using ICD-9--CM diagnosis codes. We used the multinomial logistic regression model to generate odds ratios (OR). Results A total number of 1250 PCP patients were enrolled in this retrospective analysis. PCP patients with HIV had eight times higher odds of non-elective admission based on emergency condition (OR = 7.873, P < .001) compared to non-HIV patients. PCP patients with HIV had eight times higher odds of longer hospitalization of more than eight days (OR = 8.687, P < .001) compared to non-HIV patients. HIV patients with PCP had five times higher odds of severe morbidity or extreme loss of body function (OR = 5.277, P < .001). PCP patients with HIV had 22 times higher likelihood of in-hospital mortality (OR = 21.845, P < .001) compared to non-HIV patients. Conclusion PCP patients with HIV have a higher risk of severe morbidity and in-hospital mortality as compared to non-HIV patients. More attention needs to be paid to the elderly population that is at a higher risk of PCP with HIV. We need additional research and studies to direct the development of clinical care models for aiming early diagnosis and treatment of HIV in PCP patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».